opencv之纹理特征(熵值)的提取

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参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

灰度共生矩阵提取纹理特征源码%**************************************************************************%                   图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取,d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考<基于颜色空间和纹理特征的图像检索>%function : T=Texture(Image) %Image    : 输入图像数据%T       

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011  HQU Email:[email protected]    QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

(黑灯瞎火好干事.......来源一) 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性.灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法. Gray-level co-occurrence matrix from an image 图像的灰度共生矩阵 灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数,它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性,来反映图像在方向.间隔.变化幅度及快慢上的

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV中

LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法.LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出,用于纹理特征提取.后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用,改善了一些数据集[45]上的检测效果. 对LBP特征向量进行提取的步骤如下: 首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell),对于每个cell中的一个像素,将其环形邻域内的B个点(也可以是环形邻域多个点,如下图,使用LBP算

LBP简介 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen,和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征. 从纹理分析的角度来看,图像上某个像素点的纹理特征,大多数情况下是指这个点和周围像素点的关系,即这个点和它的邻域内点的关系.从哪个角度对这种关系提取特征,就形成了不同种类的特征.有了特

本文目录 1 Gabor函数的空频特性 2 Gabor滤波器组设计 3 纹理特征的表示 1 Gabor函数的空频特性 先介绍一下什么是Gabor函数,以非对称的Gabor函数为例: (公式1) 它的实部是这样的: (公式2) Gabor函数的实况可以看成是一个高斯函数乘一个余弦函数,可以把高斯函数看成调制信号,把余弦函数看成载波信号,这样就容易相信gabor函数的波形了,如下: 了解了gabor函数的构造,下面我们从傅里叶变换的性质出发,了解一下gabor函数的滤波特性. (1)频移特性 我们知